Tiro 클론 프로젝트 실패기: 바이브 코딩으로 회의록 자동화 서비스 만들기 도전과 한계

활용 솔루션

Lovable - Build for the web 20x faster

Build software products, using only a chat interface.

🎯 왜 Tiro를 클론하려 했을까?

Tiro 사용자로서의 호기심

저는 평소 Tiro를 애용하는 사용자입니다. 회의할 때마다 놀라는 것이:

• 정확한 한국어 인식: 방언이나 전문용어도 잘 잡아냄
• 빠른 반응속도: 거의 실시간으로 텍스트가 나타남
• 지능적인 요약: 단순 요약이 아닌 핵심 포인트 추출
• 안정적인 서비스: 한 번도 끊기거나 오류를 경험한 적 없음

매번 사용하면서 "도대체 어떻게 이런 품질을 만들어낸 거지?"라는 궁금증이 생겼습니다.

바이브 코딩 실험의 목적

이전에 바이브 코딩으로 간단한 서비스는 만들어봤지만, 실시간 처리가 핵심인 복잡한 서비스는 어떨까 궁금했습니다. 특히:

• 실시간 음성 처리의 기술적 복잡성
• AI API 조합의 현실적 한계
• 상용 서비스 수준의 안정성 구현 가능성

🔍 Tiro 서비스 분석: 생각보다 복잡한 아키텍처

겉으로 보이는 단순함

사용자 관점에서 본 Tiro:
1. 마이크 버튼 클릭
2. 말하면 텍스트로 변환
3. 자동으로 요약 생성
4. 끝!

실제 구현해야 할 기술 요소들

🎙️ 음성 처리 파이프라인

브라우저 마이크 입력
    ↓
실시간 음성 스트림 캡처 (WebRTC)
    ↓
적절한 청크 단위로 분할 (무음 구간 감지)
    ↓
STT API 호출 (Whisper/Google/Azure 선택)
    ↓
텍스트 후처리 (문장 부호, 띄어쓰기)
    ↓
실시간 UI 업데이트

🧠 지능형 요약 시스템

전사 텍스트 누적
    ↓
슬라이딩 윈도우로 컨텍스트 관리
    ↓
이전 요약과 새 내용 연결
    ↓
LLM API 호출 (GPT/Claude)
    ↓
구조화된 요약 생성
    ↓
액션 아이템 추출

💾 데이터 관리

실시간 저장: 전사 세그먼트별 저장
상태 관리: 브라우저 새로고침 시에도 지속
버전 관리: 수정/편집 히스토리
백업: 데이터 손실 방지

🛠️ 실제 구현 과정: 예상과 현실의 차이

1단계: 기본 UI 구현 (예상: 1일, 실제: 2일)

Lovable로 첫 시도:

프롬프트: "실시간 회의록 서비스 UI를 만들어주세요. 
녹음 버튼, 실시간 전사 영역, 요약 카드가 있는 레이아웃"

결과: 기본 레이아웃은 잘 나왔지만 세부 기능에서 문제 발생

• 녹음 버튼 애니메이션이 부자연스러움
• 실시간 스크롤이 제대로 작동하지 않음
• 모바일 반응형에서 레이아웃 깨짐

해결 과정: 각 문제별로 별도 프롬프트 작성 필요

2단계: 실시간 음성 캡처 (예상: 1일, 실제: 3일)

첫 번째 벽: 브라우저 호환성

// 이론적으로 간단해 보이는 코드
navigator.mediaDevices.getUserMedia({audio: true})
  .then(stream => {
    // 여기서부터 현실의 복잡성 시작
  });

실제 마주한 문제들:

• Chrome vs Safari: 음성 처리 방식이 다름
• 모바일 브라우저: 권한 요청 UI가 예상과 다름
• 음성 품질: 기본 설정으로는 STT 정확도 떨어짐
• 메모리 관리: 장시간 사용 시 브라우저 느려짐

Lovable의 한계 발견: 브라우저별 예외 처리나 성능 최적화 같은 세밀한 로직은 AI가 완벽하게 구현하지 못했습니다.

3단계: STT API 연동 (예상: 1일, 실제:1일)

n8n 워크플로우 구축:

[Webhook] 음성 데이터 수신
    ↓
[Base64 디코딩]
    ↓
[Whisper API 호출]
    ↓
[응답 파싱]
    ↓
[Supabase 저장]
    ↓
[실시간 브로드캐스트]

예상치 못한 비용 이슈:

• Whisper API: $0.006/분
• 2시간 회의 시 약 $0.72 (1,000원) 소모
• 월 100명 사용자 가정 시 월 30만원 예상

실제 사용해보니 무음 구간도 과금됨

4단계: 지능형 요약 구현 (예상: 1일, 실제: 2일)

슬라이딩 윈도우 알고리즘의 복잡성:

// 250자 윈도우를 어떻게 나눌 것인가?
// 이전 요약과 어떻게 연결할 것인가?
// 컨텍스트가 끊어지지 않게 하려면?

const createSummaryWindow = (segments) => {
  // 이 로직을 AI가 완벽하게 구현하기는 어려웠음
  let windowText = '';
  let contextBuffer = '';
  
  // 실제로는 훨씬 복잡한 로직 필요
  // - 문장 중간에서 자르지 않기
  // - 이전 요약과 중복 방지
  // - 화제 전환점 감지
  // - 중요도별 가중치 적용
};

GPT 프롬프트 최적화의 어려움: 회의 요약에 특화된 프롬프트를 만들기까지 20여 번의 시행착오가 필요했습니다.

결국 실패..

💸 비용 분석: 현실적 장벽

개발 단계 총 비용

도구 구독료 (1개월):
- Lovable Pro: $20
- n8n Cloud: $20  
- Claude Pro: $20
소계: $60 (약 8만원)

API 테스트 비용:
- OpenAI Whisper: $25
- OpenAI GPT-3.5: $15
소계: $40 (약 5.3만원)

총 개발 비용: 약 13만원

운영 비용 시뮬레이션 (월 사용자 100명)

가정: 
- 평균 월 사용시간 5시간/인
- 총 사용시간: 500시간/월

STT 비용:
- Whisper API: $0.006/분 × 30,000분 = $180

요약 비용:  
- GPT-3.5: 평균 5회 요약/시간 × 500시간 × $0.002/1K토큰 × 500토큰 = $2.5

기타 운영비:
- Supabase Pro: $25
- n8n: $50
- 서버/CDN: $30

월 총 비용: $287.5 (약 38만원)
예상 수익: $10 × 100명 = $1,000 (약 134만원)
순이익: $712.5 (약 96만원)

🚨 프로젝트 실패 요인 분석

1️⃣ 기술적 복잡성 과소평가

예상: "STT + LLM API 조합하면 끝" 현실: 실시간 처리의 복잡성

// 겉보기에 간단한 요구사항
"음성을 실시간으로 텍스트로 변환해주세요"

// 실제 구현해야 할 것들
- 브라우저별 마이크 API 차이점 처리
- 음성 스트림의 실시간 청킹
- 네트워크 지연 및 재연결 처리  
- 무음 구간 감지 및 최적화
- 메모리 누수 방지
- 에러 상황별 사용자 알림
- 다양한 디바이스 호환성

2️⃣ 바이브 코딩 도구의 현실적 한계

Lovable의 강점:

• 기본 UI/UX 구현: 90% 만족
• 간단한 상태 관리: 80% 만족
• API 연동: 70% 만족

Lovable의 한계:

• 복잡한 비즈니스 로직: 40% 만족
• 성능 최적화: 30% 만족
• 에러 처리: 20% 만족

구체적 한계 사례:

// Lovable이 생성한 코드 (문제 있음)
const handleAudioData = (audioBlob) => {
  // 매번 새로운 객체 생성 (메모리 낭비)
  // 에러 처리 누락
  // 중복 호출 방지 로직 없음
  fetch('/api/transcribe', {
    method: 'POST',
    body: audioBlob
  });
};

// 실제 필요한 코드
const handleAudioData = useCallback(
  debounce(async (audioBlob) => {
    if (isProcessing.current) return;
    
    try {
      isProcessing.current = true;
      
      const response = await fetch('/api/transcribe', {
        method: 'POST',
        body: audioBlob,
        signal: abortController.signal
      });
      
      if (!response.ok) {
        throw new Error(`HTTP ${response.status}`);
      }
      
      // 성공 처리
    } catch (error) {
      // 에러별 세분화된 처리
    } finally {
      isProcessing.current = false;
    }
  }, 100),
  []
);

3️⃣ Tiro의 경쟁력 과소평가

Tiro의 숨겨진 강점들:

🔧 자체 기술 스택

• 커스텀 STT 모델: 한국어 특화 최적화
• 자체 서버 인프라: API 의존도 최소화
• 실시간 처리 엔진: 지연시간 최소화

📊 데이터 기반 최적화

• 수만 시간의 학습 데이터: 다양한 회의 시나리오
• 사용자 피드백 반영: 지속적인 모델 개선
• A/B 테스트: 기능별 효과 검증

💼 비즈니스 모델 최적화

• 규모의 경제: 사용자 수십만 명으로 비용 분산
• 엔터프라이즈 고객: 높은 객단가로 수익성 확보
• 전문 팀: 각 분야별 전문가 보유

🎓 실패에서 얻은 핵심 교훈

1. 바이브 코딩의 적절한 활용 영역

🟢 바이브 코딩이 효과적인 프로젝트:

- 내부 도구 (사내 관리 시스템)
- 정적 웹사이트 (포트폴리오, 브로슈어)  
- 간단한 CRUD 앱 (블로그, 게시판)
- 데이터 시각화 대시보드
- MVP/프로토타입

🔴 바이브 코딩이 어려운 프로젝트:

- 실시간 처리 서비스 (채팅, 스트리밍)
- 고성능이 중요한 앱 (게임, 금융)
- 보안이 핵심인 시스템 (결제, 인증)
- 하드웨어 연동 (IoT, 모바일 센서)
- 복잡한 알고리즘 (AI/ML, 최적화)

2. 성공적인 서비스의 숨겨진 복잡성

Tiro 같은 서비스가 어려운 이유:

기술적 복잡성:
- 실시간 처리 + 높은 정확도 요구
- 다양한 환경에서의 안정성
- 비용 효율성과 품질의 균형

비즈니스 복잡성:  
- 지속적인 모델 개선 필요
- 고객 지원 및 피드백 처리
- 법적/윤리적 이슈 (개인정보, 저작권)

3. AI 도구 조합 전략의 중요성

효과적인 조합:

아이디어 구체화: Claude (요구사항 정의)
    ↓
빠른 프로토타입: Lovable (UI 구현)
    ↓  
백엔드 로직: n8n (API 연동, 워크플로우)
    ↓
코드 검증: Claude + GitHub (품질 관리)
    ↓
세밀한 최적화: 직접 코딩 (성능, 보안)

단일 도구의 한계: 복잡한 서비스일수록 여러 도구의 조합이 필수이며, 각 도구의 강점을 활용하는 전략이 중요합니다.

🔄 GitHub + Claude 연동: 유일한 성공 사례

문제 상황

Lovable이 생성한 코드가 정말 안전하고 효율적인지 확신할 수 없었습니다.

해결 방법

1️⃣ Lovable → GitHub 자동 동기화
2️⃣ GitHub → Claude Project 연동
3️⃣ 매 커밋마다 자동 코드 리뷰

실제 발견한 문제들

메모리 누수 이슈:

// Lovable 생성 코드 (문제)
useEffect(() => {
  const interval = setInterval(() => {
    // cleanup 누락
  }, 1000);
}, []);

// Claude 제안 개선 코드
useEffect(() => {
  const interval = setInterval(() => {
    // 로직
  }, 1000);
  
  return () => clearInterval(interval); // cleanup 추가
}, []);

보안 취약점:

// 위험한 코드
const uploadAudio = (file) => {
  // 파일 타입 검증 없음
  // 크기 제한 없음
  sendToServer(file);
};

// 보안 강화 코드  
const uploadAudio = (file) => {
  if (!file.type.startsWith('audio/')) {
    throw new Error('Invalid file type');
  }
  if (file.size > 10 * 1024 * 1024) { // 10MB 제한
    throw new Error('File too large');
  }
  sendToServer(file);
};

🙏 Tiro에 대한 새로운 존경

단순함의 착각에서 벗어나기

프로젝트 전 생각:

"STT API + GPT API 조합하면 되겠네"
"바이브 코딩으로 금방 만들 수 있을 듯"  
"Tiro 정도는 개인도 충분히 클론 가능"

프로젝트 후 깨달음:

"실시간 처리가 이렇게 복잡할 줄이야..."
"사용자 경험 하나하나가 다 고민의 결과"
"비용 최적화 없이는 서비스 불가능"
"안정성 확보가 가장 어려운 부분"

Tiro 서비스의 진정한 가치

🎯 기술적 완성도

• 한국어 특화: 방언, 전문용어까지 높은 인식률
• 실시간 안정성: 끊김 없는 연속 처리
• 지능형 요약: 단순 요약이 아닌 인사이트 제공

💡 사용자 경험 최적화

• 직관적 인터페이스: 별도 학습 없이 바로 사용 가능
• 다양한 환경 지원: 웹, 모바일, 다양한 브라우저
• 신뢰할 수 있는 결과: 일관된 품질 보장

🏢 비즈니스 모델 완성도

• 지속가능한 가격: 개인/기업 모두 부담 없는 요금
• 확장성: 사용자 증가에도 안정적 서비스
• 고객 지원: 문제 발생 시 즉시 대응

💌 마무리: 실패에서 얻은 소중한 인사이트

바이브 코딩의 현실적 위치

바이브 코딩은 마법의 도구가 아닌 강력한 생산성 도구입니다.

• 적절한 영역에서 활용하면 매우 효과적
• 복잡한 비즈니스 로직은 여전히 전문 지식 필요
• AI와 인간의 협업이 핵심

성공하는 서비스의 조건

단순히 기술을 조합하는 것이 아니라:

• 사용자 관점에서의 지속적 개선
• 기술적 완성도와 비즈니스 효율성의 균형
• 장기적 관점에서의 지속가능성

개인적 성장

실패한 프로젝트였지만:

• AI 도구들의 장단점 명확히 파악
• 복잡한 서비스 개발의 현실적 어려움 체험
• 무엇보다 좋은 서비스에 대한 감사함 습득

이번 클론 프로젝트를 통해 Tiro의 서비스가 얼마나 공을 들이고 고민을 통해서 구축되었는지 여실히 느꼈던 시간이었습니다.

좋은 서비스 만들어주셔서 감사하고, 앞으로 더욱 잘 애용하도록 해야겠다는 다짐을 했습니다.